Transforming handwriting and calligraphy into fonts - sakhri, Amira; imane, kadir (My University, 2022)
La reconnaissance et la génération de textes écrits en caractères cursifs, restent un problème dans leur forme cursive en raison de la nature des caractères liés dans la langue Anglaise dans l’écriture manuscrite. Dans cette thèse, nous proposons une approche RNN hybride avec l’objectif de créer une application capable d’apprendre les modèles d’écriture manuscrite de l’utilisateur et de générer des styles d’écriture qui lui ressemblent. Nous avons utilisé une architecture de deux réseaux LSTM profonds, l’un formé pour créer des séquences de mots discrets compte tenu d’un contexte précédent et l’autre est formés pour écrire avec une écriture cursive authentique en prédisant des points de don- nées à valeur réelle. En utilisant les sorties de deuxième réseau comme entrées pour le premier, nous visons à créer un modèle qui peut écrire tout seul. La mise en œuvre a montré des résultats promet-التعرف على النصوص المكتوبة وتوليدها بأ حرف متصلة، ال يزال يمثل مجال بحث علمي نشط نظرا لطبيعة الحروف المتصلة ابللغة ا إالنجليزية خاصة في الخطوط المكتوبة ابليد. في هذه ا لطروحة، نقترح نهج RNN هجين بهدف إانشاء تطبيق قادر على تعلم أنماط الكتابة اليدوية للمس تخدم وتوليد خطوط كتابة تش بهها . اس تخدمنا بنية لش بكتي LTSM عميقتين، تم تدريب إاحدها على إانشاء تسلسل من الكلمات المنفصلة وفقًا لس ياق سابق والآخرى تم تدريبها على الكتابة بخط اليد ا لصلي من خالل التنبؤ بنقاط البياانت ذات القيمة الحقيقية. ابس تعمال مخرجات الش بكة الثانية كمدخالت للش بكة ا لولى، نهدف إالىإانشاء نموذج يمكن أن يكتب من teurs en produisant des différents polices réalistes similaires à l’écriture manuscrite de l’utilisateur.
mémoire master informatique
Keywords: learning, RNN, LSTM, Cursive handwriting, Font Generation.; :التعلم العميق، الكتابة اليدوية المخطوطة، توليد الخط ، LSTM ، RNN.